Identification of Neuroblastoma Subgroups Based on Three-Dimensional Telomere Organization
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Notice bibliographique
Résumé
Using 3D telomere quantitative fluorescence in situ hybridization, we determined the 3D telomere organization of 74 neuroblastoma tissue samples. Hierarchical cluster analysis of the measured telomere parameters identified three subgroups from our patient cohort. These subgroups have unique telomere profiles based on telomere length and nuclear architecture. Subgroups with higher levels of telomere dysfunction were comprised of tumors with greater numbers of telomeres, telomeric aggregates, and short telomeres (P<.0001). Tumors with greater telomere dysfunction were associated with unfavorable tumor characteristics (greater age at diagnosis, unfavorable histology, higher stage of disease, MYCN amplification, and higher MYCN expression) and poor prognostic risk (P<.001). Subgroups with greater telomere dysfunction also had higher intratumor heterogeneity. MYCN overexpression in two neuroblastoma cell lines with constitutively low MYCN expression induced changes in their telomere profile that were consistent with increased telomere dysfunction; this illustrates a functional relationship between MYCN and 3D telomere organization. This study demonstrates the ability to classify neuroblastomas based on the level of telomere dysfunction, which is a novel approach for this cancer.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle